甘 戈

　　《人民日报》（2026年09月21日第09版）

　　当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，人工智能加速融入经济社会发展各领域。习近平主席在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上指出：“全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用”“让人工智能赋能千行百业”。这为推动人工智能健康有序发展、使其更好赋能经济社会发展提供了重要遵循。卫生健康领域是人工智能发挥应用价值的重要领域。《国民健康“十五五”规划》对“推进全民健康数智化建设”“深入推进以健康为中心的高效能治理”作出部署。我们要更好发挥人工智能作用，让数据更好成为治理资源，让智能更好服务管理决策，让技术更好增进人民健康福祉，不断提升卫生健康治理水平，为健康中国建设提供有力支撑。

　　近年来，人工智能在卫生健康领域加快应用，为提升医疗卫生服务能力提供了新的技术支撑。随着医疗卫生服务体系规模扩大、诊疗活动日益复杂，医疗质量安全风险的及早发现、医疗资源的科学配置、运行风险的精准识别防范，都对卫生健康治理能力提出了更高要求。推动人工智能赋能卫生健康治理，不能简单理解为建设智能平台、开发应用场景，而是要坚持系统思维，把握卫生健康治理规律，回答好数据如何贯通、智能能力如何提升、管理流程如何优化、安全底线如何守牢等关键问题，推动卫生健康治理理念、治理方式和治理能力变革。具体而言，可从以下几个维度着力。

　　夯实数据基础，筑牢智能治理根基。数据是人工智能赋能卫生健康治理的关键要素。卫生健康领域的多维度业务、多类型问题相互交织关联，只有整合多源关联数据，才能实现全面研判、系统治理。通过健全数据标准规范、完善数据资源目录等，提高数据规范化治理水平，推动医疗卫生数据标准统一、加强关联共享，为智能分析、精准管理和科学监管提供可靠支撑。推进医疗、医保、医药数据共享，支持重点地区建设医药行业高质量数据集与可信数据空间，为风险识别、运行监测、科学决策提供可靠支撑。统筹配置算力、模型、知识库、规则库，建强安全防护能力，避免重复建设。特别是在医疗质量、安全、费用等领域，推动法规制度、行业标准、管理规范中的有关内容转化为机器可识别、系统可执行的监管规则，使智能分析有依据、管理应用有标准，为人工智能稳定运行提供支撑。

　　加强智能分析，增强科学决策能力。运用智能化分析工具，可帮助识别隐蔽复杂的医疗质量安全风险，弥补传统人工抽查、事后评价在风险预警上的不足，为规范药品耗材使用、强化医疗费用管理、有序开展技术项目运行筑牢技术支撑。运用人工智能综合诊疗行为、检验检查、用药记录等信息，辅助识别异常诊疗模式和重点风险环节，推动质量管理由事后发现问题向事前识别风险、事中动态干预转变。运用人工智能联动分析床位使用、手术安排、检查能力、人员配置等数据，识别运行瓶颈和需求变化，为优化资源调度、改善服务流程提供支持。加强医疗服务行为监测，通过关联临床需求和供应情况等信息，辅助发现异常波动和不合理使用线索，促进合理用药、耗材精细管理和成本控制。

　　优化管理和监管流程，推动治理方式变革。依托人工智能优化管理和监管流程，有助于排查化解内部风险，识别共性、趋势性、系统性风险，推动医院管理实现由经验驱动向数据驱动、由被动处置向主动治理转变。推动智能分析融入医院日常管理。围绕质量、安全、资源、运营等重点领域，将智能分析嵌入日常监测、风险预警、整改反馈等环节，形成闭环管理机制。推动智能技术嵌入行业监管。依托多源数据和智能分析，对医疗资源配置、诊疗服务行为、医疗质量安全、药品耗材使用等开展动态监测，提升风险识别、精准核查和分层监管能力，推动监管资源向重点机构、重点环节、重点问题精准配置。推动院内管理与外部监管协同。推动数据标准统一、监管规则数字化，依托数据共享和智能分析，形成信息互通、风险联动、整改反馈的工作闭环，实现医院自我改进与行业精准监管相互促进、同向发力。

　　坚持结果导向，提升智能治理质效。推动人工智能更好赋能卫生健康治理，根本目的不在于追求技术之“新”、系统之“多”，而在于更好维护人民群众健康权益，确保医疗质量安全，提升医疗卫生服务体系运行效能。应突出实际治理成效，科学评价应用效果，重点评价是否改进医疗质量、优化资源配置、规范诊疗行为、有效控制运行成本，避免重建设轻应用、重技术轻实效。完善人工复核、责任追溯、异议处置和纠错机制，确保重要管理决策和监管结论经过必要的专业审核和规范程序，避免简单以算法结果替代专业判断。坚持筑牢安全可控底线，把安全要求贯穿数据采集、模型训练、系统部署和应用运行全过程，健全风险监测、安全审计和应急处置等机制，避免数据泄露、算法偏差等风险。

　　（作者为国家卫生健康委医院管理研究所所长）